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[机器学习] 打通机器学习任督二脉40讲2018年6月

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admin 发表于 2020-12-21 16:45:42
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人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉40讲2018年6月
, C+ u( M) X- W+ q! ~180604-开篇词 _ 打通修炼机器学习的任督二脉
) n. z' h! v; U180605-01 _ 频率视角下的机器学习' o# x; R+ ^/ X; {7 N" W& w7 a, R8 @7 u
180607-02 _ 贝叶斯视角下的机器学习: k  d6 b, `, n- i# b. m0 v6 l$ M
180609-03 _ 学什么与怎么学:
6 X, v, |2 y: q180612-04 _ 计算学习理论:
9 S2 @$ h4 S; W- j) m9 D, c180614-05 _ 模型的分类方式% W& J& E" `4 G# V& e& W
180616-06 _ 模型的设计准则
& v/ {' g' J3 {180619-07 _ 模型的验证方法$ r) ?5 d) u' @5 |4 A2 U  D
180621-08 _ 模型的评估指标+ f, @% M! Y2 U/ i* ~4 |4 |' B* W
180623-09 _ 实验设计) K' J0 Z, I! S$ f
180626-10 _ 特征预处理# I8 c- S2 {9 p5 ]
180628-11 _ 基础线忄生回归:一元与多元2 {0 |: {% c9 {1 S! V9 d
180630-12 _ 正则化处理:收缩方法与边际化
6 g9 Y7 E; Z0 k180703-13 _ 线忄生降维:主成分的使用$ M5 R; A  N4 o' W
180705-14 _ 非线忄生降维:流形学习
% M, c4 d6 b7 S. U, @: K180707-15 _ 从回归到分类:联系函数与降维- w8 H# T& M* \+ C
180710-16 _ 建模非正态分布:广义线忄生模型* Y$ K. m7 u/ R( _8 t+ q  z
180712-17 _ 几何角度看分类:支持向量机
, @" @4 x/ P5 q6 N9 x  Y( ^) j180714-18 _ 从全局到局部:核技巧
2 s0 L" z& M0 o0 l& r* y180717-19 _ 非参数化的局部模型:K近邻8 }4 d+ p" H9 p- d& t5 j, A/ B
180719-20 _ 基于距离的学习:聚类与度量学习& ?9 ?( z$ U1 K3 ~
180721-21 _ 基函数扩展:属忄生的非线忄生化
# ]# ^) v- a; A8 W6 C9 ]' d180724-22 _ 自适应的基函数:神经网络;
0 V  N) m, t/ }! O) {+ o" K180726-23 _ 层次化的神经网络:深度学习) f- A9 ^- m' s( ]' c7 s  {* o1 j
180728-24 _ 深度编解码:表示学习; J0 A* p$ d% n( ?
180731-25 _ 基于特征的区域划分:树模型
; m( I* p/ d5 X180802-26 _ 集成化处理:Boosting与Bagging xa0
  c) C: O6 H- B- p9 p3 U180804-27 _ 万能模型:梯度提升与随机森林 xa0: `, _/ c" Q* v; p2 c+ i+ O
180807-总结课 _ 机器学习的模型体系
+ O4 g; k/ @% K180809-28 _ 最简单的概率图:朴素贝叶斯9 g; J. R. y6 W& F; l4 R
180811-29 _ 有向图模型:贝叶斯网络+
0 ~9 f+ i3 L& B: K! l5 s7 y0 @180814-30 _ 无向图模型:马尔可夫随机场  {/ w; x4 h4 {
180816-31 _ 建模连续分布:高斯网络0 }# \, d7 @, y' I
180818-32 _ 从有限到无限:高斯过程6 i( L0 o( K6 V( Z" Z6 x; N5 O; z8 P
180821-33 _ 序列化建模:隐马尔可夫模型9 b5 s2 e* o8 \
180823-34 _ 连续序列化模型:线忄生动态系统. N) H: M/ ^* f+ i5 D
180825-35 _ 精确推断:变量消除及其拓展
$ }* T; J4 S8 i6 M; Z3 `% E  I180828-36 _ 确定近似推断:变分贝叶斯% M, D$ K/ y& i
180830-37 _ 随机近似推断:MCMC
; `/ e" T9 Q0 p# Q, u4 U- W" J180901-38 _ 完备数据下的参数学习:有向图与无向图! o2 A) }; K3 J  J: b/ `7 d
180904-39 _ 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型
" I9 U8 G4 @8 W" o- O% I6 J8 B180906-40 _ 结构学习:基于约束与基于评分
" ~4 i  Z7 Q9 h3 j180908-总结课 _ 贝叶斯学习的模型体系
! }  s0 C$ K: S. p- X" c180911-结课 _ 终有一天,你将为今天的付出骄傲
' |6 F" M6 }* p8 m6 w% n* A
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shuqi168 发表于 2020-12-27 02:36:11
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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xrj784520 发表于 2020-12-27 17:29:50 来自手机
IT直通车论坛,给我省了好几千块钱,太多需要的课程了
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joesala 发表于 2020-12-28 10:44:56
1111111111
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wanghui0380 发表于 2020-12-28 20:36:57
谢谢分享,注册对了!
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271654589 发表于 2020-12-29 10:21:38
6666666666666
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奥特曼 发表于 2020-12-29 19:45:59
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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treesky 发表于 2020-12-30 11:42:12 来自手机
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saucer 发表于 2020-12-30 16:35:45 来自手机
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403727608 发表于 2021-1-1 14:08:27
感谢分享66666
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